数据分析的具体流程是什么?

1. 数据分析的具体流程是什么?

一、数据收集
数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。
二、数据预处理
收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的结果是不具备参考性的。数据预处理的原因就是因为很多数据有问题，比如说他遇到一个异常值(大家都是正的，突然蹦出个负值)，或者说缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理。
三、数据存储
数据预处理之后，下一个问题就是：数据该如何进行存储?通常大家最为熟知是MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结构化的数据，并支持随机访问。但大数据的数据结构通常是半结构化(如日志数据)、甚至是非结构化的(如视频、音频数据)，为了解决海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并可以通过增加机器进行横向扩展。
四、数据分析
做数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，基本上 90% 以上的分析都离不开对比。主要有：纵比、横比、与经验值对比、与业务目标对比等。
五、数据运用
其实也就是把数据结果通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的强烈。常见的数据可视化工具可以是excel，也可以用power BI系统。
六、总结分析
根据数据分析的结果和报告，提出切实可行的方案，帮助企业决策等。
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2. 数据分析有哪些流程?

1.分析设计
首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。当分析目的明确后，我们需要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析?需要从哪几个角度进行分析?采用哪些分析指标?采用哪些逻辑思维?运用哪些理论依据?
2.数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等;二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上发布的数据、公开出版物中的数据等。
3.数据处理
数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。
4.数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。
5.数据展现
通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然。一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。
6. 报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

3. 数据分析的基本流程

新手做运营零基础入门到精通 如何进行有效的数据分析

4. 数据分析常见流程有哪些?

1、为什么分析?首先，你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。
7、如何分析?
整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表：
1)折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。
2)柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3)堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。
4)线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。
5)条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。
6)饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
7)复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。
8)母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重
图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。
有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。

5. 数据分析的流程是什么

①拆分工作项
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。
②建立指标体系
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。
③细化分析目标
细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。
④提取处理数据
在提取数据这里涉及一个数据埋点的问题，在产品设计的早期，运营人员就要规划好运营关键点，列出埋点清单提交给开发人员，以免后期运营过程中想要查看某一个数据但却没有数据记录信息。
⑤数据分析总结
一般来说，要说明问题出现在什么地方，哪些地方是可以进行优化改进的。
⑥反馈及投入应用
仔细观察可以发现，以上数据分析流程实际上形成了一个闭环。总结汇报完毕，我们需要将得出的结论运用到实践中，继续观察数据的变化并不断优化我们的运营策略。

6. 数据分析流程是什么?

1. 识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。
2.数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
3.数据存储
在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。
4.数据提取
数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。在数据提取阶段，数据分析师首先需要具备数据提取能力。常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能，但即使是简单的取数工作也有不同层次。
5.数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。
挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。
6.数据分析
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常所用的方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
7.数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。
8.数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。

7. 数据分析工作流程有哪些?

1、数据获取
从字面的意思上讲，就是获取数据。数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2、数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具，这些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。
3、分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免。我们可学习SPSS，而SPSS不用编程，简单易学。十分适合新手，同时经典挖掘软件，需要编程。而R语言开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
4、数据可视化
就目前而言，很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报就可以了。你所做的前期一系列的工作展示给你的领导。

8. 数据分析的步骤都有什么？

就目前而言，人们通过网络了解数据分析已经知道了数据分析的好处了大数据的好处就是数据分析的使用能够为企业的决策和未来提供发展方向。很多人看到了这一点就开始研究数据分析，而数据分析师需要一定的步骤，那么大家知道不知道数据分析的步骤是什么呢？一般来说，数据分析有4个过程，这4个过程就是设计数据分析方案、数据挖掘、数据处理及呈现和数据分析。
首先给大家说一下数据分析中的设计数据分析方案，在数据分析之前，我们一定要定一个数据设计方案，有一个明确的目的以及内容，才能够在数据分析是的时候具有方向性。如果没有目标，那么分析的数据就显得杂乱无章。很可能把别人带进坑了，这样做不但会浪费时间，而且对公司没有一点好处。当数据分析的目的明确以后，我们可以把要分析的东西分解成小的任务，只有明确了数据分析的目的以后才能够确定分析内容，我们把小任务明确出来，这样才能够为后续的数据挖掘、数据分析、数据处理及数据呈现做好准备。同时我们需要对数据设计方案的计划时间，这样才能够保证数据分析的效率。
然后给大家说一下数据挖掘，一般来说，数据挖掘就是数据收集，收集到好的数据此能够给数据分析带来很大的便利。在收集数据的过程中，好的数据就能够为数据分析提供很好的素材和依据。数据分析中一般有两种数据，第一种就是直接获得的数据，也就是第一手数据，另外一种就是加工后的数据，也就是第二手数据，做好数据收集工作就能够对数据分析提供坚实的基础。
接着说数据处理，所谓数据处理就是对收集到的数据进行加工整理，从而形成适合数据分析的格式，由此可见，数据分析是数据分析必不可少的步骤，数据处理就是为了从大量的数据以及没有规律的数据中提出有价值的数据，当然，还需要处理掉肮脏数据，为数据分析做好准备。
最后要说的就是数据分析工作了，数据分析是整个数据分析工作中最重要的一个步骤。数据分析其实就是使用多种数据分析方法以及数据分析工具进行对数据的分析，通过研究数据发现之间的规律，并通过这些规矩进行发现自身的问题以及对未来的预测。
数据分析的步骤就是上面提到的内容，大家在数据分析的时候还需要按照上面提到的顺序进行分析数据，只有这样做才能够在数据分析的过程中有一个清晰明了的思路。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。